分类问题 在机器学习中，主要有两大类问题，分别是分类和回归。下面我们先主讲分类问题。 MINST 这里我们会用MINST数据集，也就是众所周知的手写数字集，机器学习中的 Hello World。sk-learn 提供了用于直接下载此数据集的方法： from sklearn.datasets impo ...
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2020-02-16 14:49:56
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线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为0，可求得w与b值；若为多元线性回归， 将用到梯度下降法求解，这里的梯度值w的偏导数， ...
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2020-02-16 14:37:25
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正向传播 正向传播的计算图 通常绘制计算图来可视化运算符和变量在计算中的依赖关系。下图绘制了本节中样例模型正向传播的计算图，其中左下角是输入，右上角是输出。可以看到，图中箭头方向大多是向右和向上，其中方框代表变量，圆圈代表运算符，箭头表示从输入到输出之间的依赖关系。 反向传播 训练深度学习模型 在训 ...
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2020-02-15 15:34:33
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基本信息 官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 共60000张图片：50000张用于训练、10000张用于测试 图片大小为：32X32 数据集图片分为10类：每类6000张 数据集下载解压后的目录结构： 读取、打印和保存数据集中指定的图片： im ...
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2020-02-15 15:33:11
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选择并训练模型 至此，我们已明确了问题，并对数据进行了预处理。现在我们选择并训练一个机器学习模型。 在训练集上训练模型 这个过程相对来说较为简单，我们首先训练一个线性回归模型： from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg = L ...
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2020-02-15 15:04:10
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训练误差和泛化误差 需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函 ...
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2020-02-15 13:40:33
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这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.多元线性回归(multivariate linear regression)： h函数：$h_{\theta}{(x)}=\theta_{0}+\sum_{i=1}^{n}{\theta_{i}x_{i}}$ 为方便起见 ...
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2020-02-15 09:50:40
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理论部分： softmax的基本概念 分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4。假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3。我们通常使用离散的数值来表示类别，例如y1=1,y2=2,y3=3。 权重矢 ...
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2020-02-14 20:30:48
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1、基本概念 Apache Storm是一个免费、开源的分布式实时计算系统。使用它可以轻松实现数据流的实时处理。Strom处理数据快速，基准时钟在超过一百万元组每秒处理的每个节点。易于设置和操作，具有可扩展性、容错性，保证了数据的处理能力。Storm主要用于实时在线分析，机器学习，连续计算，分布式R ...
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2020-02-14 18:48:25
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循环神经网络 下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量𝐻，用𝐻𝑡表示𝐻在时间步𝑡的值。𝐻𝑡的计算基于𝑋𝑡和𝐻𝑡?1，可以认为𝐻𝑡记录了到当前字符为止的序列信息，利用𝐻𝑡对序列的下 ...
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2020-02-14 18:28:44
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